torch.nn.functional.normalize(input, p=2.0, dim=1, eps=1e-12, out=None) Parameters: input:Input tensor of any shape p:计算p范数。 dim:计算范数的维度。 eps:很小的数,防止分母为0。 out:The output tensor。 (计算的方式就是,每个维度的值,除以当前维度的Lp范数) 举例: input_ = torch.randn...
1. 输入(channel,height,width)形式的tensor,并输入每个channel对应的均值和标准差作为参数,函数会利用这两个参数分别将每层标准化(使数据均值为0,方差为1)后输出。即: 例:(具体解释见参数详解) import torch from torchvision import transforms as T x = np.array([[[1, 1], [3, 3]], [[2, 2], ...
Pytorch中normalize应用 torch.nn.functional.normalize(input, p=2, dim=1, eps=1e-12, out=None) 其中,p表示范数(这里是2范数),dim表示计算范数的维度(默认为1),eps是为了防止分母为0; pytorch中的normalize函数本质上就是针对某个维度进行归一化,公式为: 方便记忆,二维矩阵中, dim=1表示在行内进行归一化...
torch.nn中的normalize函数,包含以下参数: 1. dim:在哪个维度上进行归一化,一般是在数据的通道维度上进行; 2. p:归一化指数,默认为2,即欧几里得距离; 3. eps:避免除以0的小数,建议设为较小的值。 例如,对于形状为(N,C,H,W)的输入张量,可以使用以下代码进行通道归一化: ``` import torch.nn.functional ...
3、[0.485, 0.456, 0.406]这一组平均值一般是抽样算出来的。 如何计算数据集的mean和std 数据存放路径: calculate_mead_and_std.py import random from PIL import Image from torch.utils.data import Dataset import numpy as np import torchvision.transforms as transforms ...
torch.nn.functional.normalize(input, p=2.0, dim=1, eps=1e-12, out=None) 功能:利用 L p L_p Lp范数对输入的数组沿特定的维度进行归一化 对于尺寸为 ( n 0 , … , n d i m , … , n k ) (n_0,\dots,n_{dim},\dots,n_k) ...
在torchvsion库中,transforms下边有个Normalize变换方法,用于图像数据的归一化: class torchvision.transforms.Normalize(mean, std) 给定均值:(R,G,B)方差:(R,G,B),将会把Tensor正则化。即:Normalized_image=(image-mean)/std。 normalize变换主要用于Imagenet数据集的训练中作为数据输入的归一化。
torch.nn.functional.normalize(input, p=2.0, dim=1, eps=1e-12, out=None) 对张量某一维度进行归一化。 网上有些解答对着二维张量按行列解释实在难懂,换成三维直接懵逼。自己试一下其实很快就理解了。 比如对于某个三维张量tensor,shape为(B,N,C)当d=2,对于任意b、n,tensor[b,n,:]都是归一化的同理...
torch.nn.functional.normalize torch.nn.functional.normalize(input, p=2, dim=1, eps=1e-12, out=None) 功能:将某一个维度除以那个维度对应的范数(默认是2范数)。 主要讲以下三种情况: 输入为一维Tensor a = torch.Tensor([1,2,3]) torch.nn.functional.normalize(a, dim=0) ...
( Converts a PIL Image or numpy.ndarray (H x W x C) in the range [0, 255] to a torch.FloatTensor of shape (C x H x W) in the range [0.0, 1.0] ) 3、[0.485, 0.456, 0.406]这一组平均值是从imagenet训练集中抽样算出来的。